package pers.sloera.leetcode.editor.cn;//图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
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// 每个单元格的 平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。 
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// 如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。 
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// 给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。 
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// 示例 1: 
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//输入:img = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
//输出:[[0, 0, 0],[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
//解释:
//对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
//对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
//对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
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// 示例 2: 
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//输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]]
//输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
//解释:
//对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
//
//对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.
//666667) = 141
//对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) =
// 138
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// 提示: 
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// m == img.length 
// n == img[i].length 
// 1 <= m, n <= 200 
// 0 <= img[i][j] <= 255 
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution661 {
    public int[][] imageSmoother(int[][] img) {
        int[][] result = new int[img.length][img[0].length];
        for (int i = 0; i < img.length; i++) {
            for (int j = 0; j < img[i].length; j++) {
                // 循环计算每一个坐标
                averageImg(img, i, j, result);
            }
        }
        return result;
    }

    /**
     * 计算 img 在(x,y)的平均值，结果存入到result
     *
     * @param img 原始数据
     * @param x 坐标x
     * @param y 坐标y
     * @param result 结果
     * @return void
     * @date 2022/3/24
     */
    private void averageImg(int[][] img, int x, int y, int[][] result) {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (int i = x - 1; i <= x + 1; i++) {
            for (int j = y - 1; j <= y + 1; j++) {
                // 分别循环到中心的一个九宫格，然后判断索引的合法性
                if (i >= 0 && i < img.length && j >= 0 && j < img[i].length) {
                    sum += img[i][j];
                    count++;
                }
            }
        }
        result[x][y] = sum / count;
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
